1. 数据清洗
das库进行数据清洗。下面是一些常用的数据清洗技巧
（1）去除重复数据
使用drop_duplicates()函数可以去除重复数据，例如
“`portdas as pd
df = pd.read_csv(‘data.csv’)place=True)
（2）填充缺失数据
a()函数可以填充缺失数据，例如
“`portdas as pd
df = pd.read_csv(‘data.csv’)aplace=True)
（3）处理异常数据
使用clip()函数可以处理异常数据，例如
“`portdas as pd
df = pd.read_csv(‘data.csv’)
df[‘age’] = df[‘age’].clip(0, 100)
2. 数据聚类
库进行数据聚类。下面是一些常用的数据聚类技巧
eans聚类
eans聚类是一种常用的聚类算法，它基于距离度量将数据分成K个簇。例如
“`portsportdas as pd
df = pd.read_csv(‘data.csv’)eanss_clusters=3).fit(df)
（2）层次聚类
层次聚类是一种自下而上的聚类算法，它将每个数据点都视为一个簇，然后逐步合并相似的簇，直到形成一个大的簇。例如
“`porterativeClusteringportdas as pd
df = pd.read_csv(‘data.csv’)erativeClustering_clusters=3).fit(df)
3. 总结
本文介绍了一些常用的数据清洗和聚类技巧，希望能对你的数据分析工作有所帮助。在实际应用中，大家需要根据具体的数据情况选择适合的技术和算法，并根据实际情况进行调整和优化。